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罗景

58同城TEG推荐技术负责人

58同城高级算法架构师,多年互联网从业老兵,之前分别在MSRA/CRL/ 腾讯/小米工作。主要从事搜索推荐广告相关技术方向,涉及搜索相关性、广告策略算法、用户画像建设应用、机器学习平台、推荐引擎与算法。对以搜索推荐技术为基础实现高效信息分发有多年业务落地经验,对机器学习搜广推应用有深入研究。

演讲主题

推荐召回体系化建设与排序优化实践

召回与排序作为推荐引擎的核心能力,是效果优化的关键驱动。针对58业务特点,我们构建了基础/向量化/标签/创新多个召回通道簇,融合策略上完成了从手动配置到数据驱动到自动化闭环的演化升级,排序模型上提出了深度异构兴趣模型,融入多种用户行为序列,支持对用户兴趣更全面精准的刻画与多场景适配。效果上从覆盖率/多样性/转化率等多个维度评估,实现了连接效率与用户体验的同步提升。

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